岭回归是一种用来:（）A. 预测二进制输出的回归算法B. 解决缺失数据问题的算法C. 对非线性关系进行建模的算法D. 处理共线性的回归算法

岭回归是机器学习中一种重要的回归算法，其核心作用是通过正则化技术解决多重共线性问题。题目考查对岭回归应用场景的理解，需明确其与分类、缺失数据处理、非线性建模等概念的区别。解题关键在于掌握岭回归通过L2正则化限制回归系数膨胀的原理，从而判断其适用场景。

选项分析

A. 预测二进制输出的回归算法

错误。岭回归属于回归算法，用于预测连续值（如房价、温度等），而非二进制分类问题。二进制分类通常使用逻辑回归等分类算法。

B. 解决缺失数据问题的算法

错误。缺失数据问题需通过数据预处理方法（如均值插补、模型预测插补）解决，与回归算法本身无关。岭回归的作用是优化回归模型性能，而非处理数据缺失。

C. 对非线性关系进行建模的算法

错误。岭回归是线性回归的扩展，通过添加正则化项改进模型稳定性，但无法直接处理非线性关系。非线性建模需结合多项式项、核方法等扩展手段。

D. 处理共线性的回归算法

正确。岭回归通过引入L2正则化项（$\lambda \sum \beta_i^2$），限制回归系数的大小，有效缓解自变量间高度相关（共线性）导致的系数不稳定问题。